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1. 基于分层分数条件随机场的行为识别

王科俊吕卓纹孙国振阎涛

计算机应用 2013, 33 (04): 957-959. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00957

摘要（894）

PDF （627KB）（617）

针对隐条件随机场(HCRF)的实时性问题和隐动态条件随机场（LDCRF）行为转换时的标记偏差问题，提出了一种基于分层分数条件随机场(SFCRF)模型的行为识别算法。该算法改进了LDCRF，并提出分数标记的概念，将人体行为的完整性和有向性具体化。实验结果表明，该算法取得了比条件随机场(CRF)、HCRF和LDCRF更好的识别效果。

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2. 用于信息处理的延时混沌神经网络

王涛王科俊贾诺

计算机应用 2011, 31 (05): 1311-1313. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01311

摘要（1259）

PDF （609KB）（837）

为了提高混沌神经网络用于信息处理的能力,采用一种参数调节控制方法,通过对一种延时对称全局耦合混沌神经网络的黏合参数的控制研究了网络的动态联想记忆,使被控网络在仅有部分神经元进入周期态的情况下达到输出稳定,并且稳定输出序列只包含与输入模式相关的存储模式及其相反模式。仿真实验说明网络具有良好的容错能力和很高的回忆正确率,适合应用于信息处理和模式识别。

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3. 基于增强能量图和二维保局映射的行为分类算法

林春丽王科俊李玥

计算机应用 2011, 31 (03): 721-723. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00721

摘要（1511）

PDF （612KB）（1061）

行为分类中，现有的特征提取要么方法简单、识别率低，要么特征提取复杂、实时性差。对此，提出一种算法：将步态能量图（GEI）改进，得到增强步态能量图（EGEI）；然后将二维保局映射（2DLPP）应用于特征空间降维；最后采用最近邻(NN)法分类。EGEI比GEI更能反映目标特征；2DLPP降维效果好于主成分分析(PCA)及一维保局映射。在Weizmann行为数据库上测试，实验结果表明：该算法简单、准确率高，平均识别率达到了91.22%。

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4. 基于步态识别的智能监控系统研究

王科俊刘丽丽贲晛烨

计算机应用

摘要（1744）

PDF （474KB）（729）

针对现有的视频监控技术仅依赖人眼的检测，缺乏智能性，进行了基于步态识别的智能监控系统研究，应用背景减除法分割出人体轮廓。通过人体宽高比的相关信号确定运动周期，再对二值周期序列进行步态能量图像(GEI)合成。运用主成分分析或行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)提取特征主向量，采用最近邻分类器分类。实验结果表明，该方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响，而且在我们自己建立的摄像头摆放有一定俯角的步态数据库中3个视角下取得很好的识别效果。